Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Segmentasi semantik adalah sebuah task pada bidang computer vision yang dewasa ini menjadi semakin penting. Segmentasi semantik sendiri dapat dipakai untuk memisahkan satu benda dengan benda yang lainnya, baik pada dua dimensi maupun tiga dimensi. Segmentasi semantik tiga dimensi umumnya mengutilisasikan sebuah point cloud yang dapat diambil menggunakan sensor Light Detection and Ranging (LIDAR). Sejak 2020, Apple menyertakan sensor LIDAR pada beberapa model iPhone. Hal tersebut memungkinkan orang awam untuk merekonstruksi berbagai objek dan keadaan di sekitarnya. Berdasarkan hal tersebut, dapat dirumuskan sebuah aplikasi yang dapat membantu penggunanya untuk melakukan scan terhadap benda rumah tangga untuk mengetahui panjang, lebar, tinggi, dan volume melalui kombinasi dari segmentasi semantik dan beberapa metode lainnya. Dibandingkan juga performa beberapa model yang menjadi kandidat integrasi dengan aplikasi tersebut, yaitu Dynamic Graph Convolutional Neural Network (DGCNN), Kernel Point Convolutional Neural Network (KPConv), Point Transformer, dan Point Transformer dengan Contrast Boundary Learning (CBL). Hasil pengujian menujukkan bahwa Point Transformer dengan CBL memiliki Intersection over Union yang paling baik. Didapatkan juga bahwa DGCNN adalah model yang paling baik untuk diimplementasikan sepenuhnya pada iPhone untuk edge computing.

---

Semantic segmentation is a computer vision task that has become increasingly important in recent years. Semantic segmentation can be utilized to separate one object from another in a two dimensional or three dimensional environment. Semantic segmentation normally utilizes a point cloud that can be obtained using a Light Detection and Ranging (LIDAR) sensor. As of 2020, Apple has packaged a built-in LIDAR sensor on a few iPhone models. This allows everyday users to reconstruct all sorts of objects around them. Owing to that

fact, there can be formulized an application that helps its users to find the length, width, height, and volume of an object through a combination of semantic segmentation along with a few other methods. We also compared the performance of different models as candidates to be integrated into the application, which are Dynamic Graph Convolutional Neural Network (DGCNN), Kernel Point Convolutional Neural Network (KPConv), Point Transformer, and Point Transformer with Contrast Boundary Learning (CBL). We found that Point Transformer with CBL has the best Intersection over Union result. We also found that DGCNN is the best model to be fully implemented on an iPhone for edge computing."

"PT Pauwels Trafo merupakan salah satu perusahaan produsen transformer daya dimana pada awal berdirinya perusahaan ini, kegiatan merancang suatu transformer adalah dengan menggunakan alat bantu manual berupa meja gambar yang kemudian sistem desain tersebut berkembang menggunakan teknologi komputer dengan software Autocad 2D. Mulanya dengan menggunakan kedua hal diatas masih cukup efektif dalam merancang suatu produk. Tetapi seiring dengan permintaan dari pelanggan yang terus meningkat dan kemajuan teknologi yang cukup pesat, maka dibutuhkan perbaikan atau pengembangan (improvement) dari proses desain transformer.Perancangan sistem clamping transformer merupakan salah satu proses perancangan mekanikal transformer, dimana pada tahap desain ini dilakukan perubahan dan perbaikan sistem perancangan yaitu dengan otomatisasi perancangan konstruksi menggunakan analisa perhitungan kekuatan bahan. Dalam hal ini otomasi desain berbasis pada desain template model 3D menggunakan software Solidworks dengan aplikasi API (Aplication Programming Interface).Dengan perbaikan dan perubahan sistem perancangan diharapkan dalam desain transformer khususnya perancangan clamping transformer menjadi mudah dilakdan mengalami kenaikan nilai efesiensi sebesar 20%. Sehingga menghasilkan produk transformer yang optimal dari segi kekuatan clamping dan dapat memenuhi seluruh permintaan pelanggan produk transformer dan bersaing dengan kompetitor pabrikan transformer lainnya.

---

PT Pauwels Trafo is one of transformer company in Indonesia. PT Pauwels Trafo using manual tool such as drawing table to design its transformer when it was founded. PT Pauwels Trafo improved its designing system by using computer technology named Autocad software. Using both drawing table and Autocad 2D to design a product were still effective at the beginning. But during the increasing of customer demand and innovation in technology, PT Pauwels Trafo needed to make some modification or improvement to design a transformer.

Clamping system design of transformer is one of a mechanical transformer design process. At this level, transformer design system needs to make some changes and modification by automation construction design using mechanical calculation analytic. This automation design system based on 3D model of template design by using Solidworks software with API (Application Programming Interface).

With all changes and modification in transformer design system, hopefully can force the mechanical design process especially the transformer clamping design to become more effective and efficient. By produce an effective and optimal transformer, PT Pauwels Trafo can afford all customer demand and also can compete with others transformer company."

"Teknologi pemindaian dan rekonstruksi model tiga dimensi (3D) telah mengalami evolusi yang pesat, terutama dengan meningkatnya tren perkembangan teknologi LiDAR yang lebih portabel dan mudah dijangkau oleh pengguna awam, seperti yang terlihat pada perangkat genggam. Terlepas dari kemajuan di bidang perangkat keras, perkembangan perangkat lunak sebagai antarmuka pengguna dengan teknologi tersebut masih sangat terbatas dan belum dapat mengakomodasi kebutuhan dan pengetahuan yang dimiliki oleh masyarakat luas. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem \textit{end-to-end} yang mampu memindai, memvisualisasikan, serta melakukan segmentasi aset 3D dari hasil rekaman lingkungan 3D. Pendekatan menggunakan teknik terbaru seperti 3D Gaussian Splatting dan Point Transformer tidak hanya dapat meningkatkan kualitas dan aksesibilitas segmentasi objek 3D, tetapi juga membuka jalan untuk adopsi yang lebih luas di berbagai bidang yang menargetkan pengguna awam.

---

Three-dimensional (3D) model scanning and reconstruction technology has undergone rapid evolution, especially with the increasing trend of developing LiDAR technology that is more portable and easily accessible to ordinary users, as seen in handheld devices. Despite the progress in hardware, the development of software as a user interface for the technology is still very limited and has not been able to accommodate the needs and knowledge possessed by the wider community. This research proposes the development of an end-to-end system capable of scanning, visualizing, and segmenting 3D assets from recorded 3D environments. The approach of using the latest techniques, such as 3D Gaussian Splatting and Point Transformer, can not only improve the quality and accessibility of 3D object segmentation but also pave the way for wider adoption in various fields targeting lay users."

"Teknologi pemindaian dan rekonstruksi model tiga dimensi (3D) telah mengalami evolusi yang pesat, terutama dengan meningkatnya tren perkembangan teknologi LiDAR yang lebih portabel dan mudah dijangkau oleh pengguna awam, seperti yang terlihat pada perangkat genggam. Terlepas dari kemajuan di bidang perangkat keras, perkembangan perangkat lunak sebagai antarmuka pengguna dengan teknologi tersebut masih sangat terbatas dan belum dapat mengakomodasi kebutuhan dan pengetahuan yang dimiliki oleh masyarakat luas. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem \textit{end-to-end} yang mampu memindai, memvisualisasikan, serta melakukan segmentasi aset 3D dari hasil rekaman lingkungan 3D. Pendekatan menggunakan teknik terbaru seperti 3D Gaussian Splatting dan Point Transformer tidak hanya dapat meningkatkan kualitas dan aksesibilitas segmentasi objek 3D, tetapi juga membuka jalan untuk adopsi yang lebih luas di berbagai bidang yang menargetkan pengguna awam.

---

Three-dimensional (3D) model scanning and reconstruction technology has undergone rapid evolution, especially with the increasing trend of developing LiDAR technology that is more portable and easily accessible to ordinary users, as seen in handheld devices. Despite the progress in hardware, the development of software as a user interface for the technology is still very limited and has not been able to accommodate the needs and knowledge possessed by the wider community. This research proposes the development of an end-to-end system capable of scanning, visualizing, and segmenting 3D assets from recorded 3D environments. The approach of using the latest techniques, such as 3D Gaussian Splatting and Point Transformer, can not only improve the quality and accessibility of 3D object segmentation but also pave the way for wider adoption in various fields targeting lay users."